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行業資訊
INDUSTRY INFORMATION
HR崗位本身并不能直接產出效益，那如何才能證明自己的價值呢？
答案是用數據說話。
懂得數據分析的HR，薪酬遠高于傳統HR，因為它能為企業領導提供決策依據。
人力資源管理模塊眾多，從戰略規劃到招聘管理、績效管理、薪酬福利、員工關系等等，需要數據分析的地方有很多。究竟哪些關鍵數據指標可以利用？這些數據又可以進行哪些深度挖掘？
下面，我們來一起看看HR怎么做數據分析？
HR在做數據時容易犯4類錯誤：
1）為了量化而量化，只有數據，沒有分析；
2）為了數據而數據，有了分析，沒有結論；
3）為了分析而分析，有了結論，沒有行動；
4）為了報告而報告，有了行動，沒有評估。
用數據陳述一個事實，沒有任何意義；
對數據加工分析之后，發現問題所在，形成行動方案，對行動結果有進一步的分析和評估，才是一個完整的、有價值的數據分析。
HR在做數據分析時，往往有錯誤的認知：
認為有很多數字、表格的才叫數據分析；
認為分析的越復雜、越讓人看不明白，分析的質量就越高。
這里需要先糾正一下認知的問題：
1）數據不僅指數字，而是指對企業有價值、可處理的信息。這種信息可以是數字、文字或者圖形。
2）數據分析絕不是越高大上越好，相反，很多對公司有用的分析，原理并不繁瑣，呈現的結果也并不復雜。只要原理和邏輯對了，往往是一目了然的。
3）數據分析的目的，是為了解決問題，而不是為了做報告。
4）只要能解決某個問題、達到某個目的，就是好的數據分析；如果不能實現某個目標、解決某個問題，就是沒有用，就不是好的數據分析。
舉個例子。
拿前面說的男女員工占比的數據來說，到底是公司希望看到的，還是不希望看到的？
我們引入某個行業或市場來做判斷，一共有三個信息：
1）公司所在行業是精密零部件的生產加工，因為有部分手工操作，非常適合女性勞動者；
2）行業協會的數據和公司的實踐，也證明了女性職工的效率更高；
3）競爭對手的女性職工占比是64%，而且競爭對手的效率明顯高于我們企業。
有了這3個信息后，再看我們自己的男女員工占比，是反過來的；
下一步要怎么辦呢？
有人說開始裁員，把男性員工裁掉一部分。
這種方式簡單粗暴，短時間內會大量增加企業的成本，反而會降低效率，對公司形象也不利。
那該怎么辦呢？
我們可以先了解一下員工自然流失的速度。
比如現在每年操作工的流失率是20%，加入現在開始，每流失一位員工，都用女性員工來補充，那么理論上2年時間可以把男女占比調整為4:6。
這樣的行動方案拿給老板，看起來就是靠譜的。
當然在這兩年內，還要不斷做評估和調整。
這個例子，只是一個非常簡單的演示，其實還有很多問題沒有考慮。
比如，到底4:6的男女比例是不是效率最高的比例呢？
不確定，還要根據崗位設置等具體情況作進一步的細分評估，也就是判斷每一個崗位，到底是更適合男性還是女性。這些崗位加和之后的比例，才是最優的比例。
再比如，現在我們公司的男女比例達到了最優比例，是不是這個問題就解決了呢？
不一定。有可能一些男性職工所在的崗位，其實是更適合女性職工的，也就是不同崗位的男女分配并沒有達到最優。
所以要找到相應的問題，數據分析就要細化到相應的維度。
同樣的思路，年齡、司齡、學歷等其它維度，也可以找到相同的問題。
然后形成方案、采取行動、持續評估。
這樣，我們就不是簡單的羅列數字，而是真正的深入分析問題、解決問題了，這樣HR創造的價值也顯而易見了。
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